Nghiên cứu và đánh giá chất lượng mạng truyền thông chuyển tiếp trên nền vô tuyến nhận thức

I H C QU C GIA TP H CHÍ MINH TR NG I H C BÁCH KHOA TR N THIÊN THANH NGHIÊN C U VÀ ÁNH GIÁ CH T L NG M NG TRUY N THÔNG CHUY N TI P TRÊN N N VÔ TUY N NH N TH C LU N ÁN TI N S TP H CHÍ MINH N M 2015 TR I H C QU C GIA TP HCM NG I H C BÁCH KHOA TR N THIÊN THANH NGHIÊN C U VÀ ÁNH GIÁ CH T L NG M NG TRUY N THÔNG CHUY N TI P TRÊN N N VÔ TUY N NH N TH C Chuyên ngành: K thu t n t Mã s chuyên ngành: 62.52.70.01 Ph n bi n đ c l p 1: PGS TS Nguy n Huy Hoàng Ph n bi n đ c l p 2: PGS TS Tr n Thu Hà Ph n bi n 1: PGS TS Nguy n V n Khang Ph n bi n 2: PGS TS Tr n Công Hùng Ph n bi n 3: TS Hà Hoàng Kha NG IH NG D N KHOA H C PGS TS V ình Thành TS Nguy n Tu n c L I CAM OAN Tác gi xin cam đoan công trình nghiên c u c a b n thân tác gi Các k t qu nghiên c u k t lu n lu n án trung th c, không chép t b t k m t ngu n d (n u có) đ i b t k hình th c Vi c tham kh o ngu n tài li u c th c hi n trích d n ghi ngu n tài li u tham kh o quy đ nh Tác gi lu n án Ch ký Tr n Thiên Thanh i Cùng v i s phát tri n m nh m c a công ngh ph n c ng, thông tin vô n ngày th hi n vai trò không th thi u cu c s ng xã h i Tuy nhiên, m t nh ng v n đ c a thông tin vô n hi n s gi i h n c a tài nguyên ph t n Nh m gia t ng đ kh d ng ph t n, công ngh vô n nh n th c (Cognitive Radio – CR) đ ng c s d ng nh m t nh ng gi i pháp phù h p, đó, hai h th ng i dùng s c p (Primary User - PU) th c p (Secondary User - SU) ho t đ ng song song m t vùng ph t n Ng i dùng s c p PU ng th c đ s d ng ph t n này, ng iđ c c p phép i dùng th c p SU không đ cc p phép, nh ng có th s d ng ph t n m t cách linh ho t nh công ngh vô n nh n th c Tùy theo ph ng pháp truy nh p ph c a h th ng SU, nghiên c u v mô hình vô n nh n th c đ c phân chia thành hai mô hình mô hình d ng n n (underlay) mô hình d ng ch ng ch p (overlay) Xét v khía c nh hi u su t s d ng ph , mô hình d ng n n cho k t qu t t h n so v i mô hình l i đ c tính cho phép hai h th ng ho t đ ng đ ng th i t i m t th i m Trong toán kh o sát hi u n ng ho t đ ng c a h th ng SU, u ki n ràng bu c v công su t can nhi u gây b i h th ng SU nh h ng đ n h th ng PU s gi i h n công su t phát c a thi t b SU đ không gây t p nhi u thêm cho PU Do đó, ch t l ng h th ng SU s gi m kho ng cách gi a thi t b thu phát h th ng SU đ xa Nói cách khác, h th ng SU b gi i h n ph m vi vùng ph sóng đ đ m b o ch t l ng d ch v (quality of service – QoS) cho toàn b h th ng PU SU gi i quy t toán m r ng vùng ph sóng cho h th ng SU, h ng nghiên c u ph i h p công ngh truy n thông chuy n ti p vào m ng CR thu hút nhi u s quan tâm c a nhà nghiên c u nh ng n m g n Trong đó, thi t b chuy n ti p có th s d ng k thu t khu ch đ i chuy n ti p (AF) ho c gi i mã chuy n ti p (DF) Trong hai k thu t này, xét v khía c nh hi u su t ho t đ ng c a toàn h th ng, k thu t DF cho k t qu t t h n AF lý không khu ch đ i nhi u trình chuy n ti p tín hi u Các mô hình truy n thông chuy n ti p d ng n n đ ch ng h th ng SU có th gi i quy t đ c kh o sát cho th y vi c t ng s c v n đ m r ng vùng ph sóng, đ ng th i đ m b o QoS qui đ nh h th ng SU Tuy nhiên, có th d dàng nh n th y, s ii l ng ch ng t l thu n v i đ tr truy n d li u t l ngh ch v i dung l th ng Do đó, vi c xác đ nh s l ng toàn h ng ch ng t i u phân b kho ng cách gi a ch ng m t toán khó u ki n th c t Ngoài ra, v m t lý thuy t, n u kênh truy n ho t đ ng môi tr ng ch t l ng t t có t s tín hi u nhi u cao đ t yêu c u v QoS Tuy nhiên, th c t , h th ng ch c n đ t giá tr t l l i bit th p h n m t giá tr đ nh tr c có th đ c xem nh đ t QoS Khi đó, ta có th t ng t c đ truy n h n n a v i u ki n v n đ m b o QoS m c ch p nh n đ c Nh v y, ta có th t ng đ c hi u su t s d ng b ng thông, thay ch s d ng m t t c đ truy n c đ nh Lu n án s t p trung thi t k m ng truy n thông đa ch ng u ki n ràng bu c m c can nhi u nút s c p PU v i tiêu chí: i/ Gi m nh h ng can nhi u gây b i h th ng th c p SU t i máy thu s c p PU; ii/ C i thi n ch t l ng h th ng th c p SU, iii/ C i thi n hi u su t s d ng ph t n h th ng th c p SU Các thông s đ Dung l c kh o sát bao g m: Xác su t d ng h th ng, T l l i bit h th ng, ng ergodic Nh ng m m i đ c th c hi n lu n án bao g m: Mô hình 1: Lu n án đ xu t mô hình hai ch ng có phân b kênh t ng quát không đ ng đ u Nakagami-m, s d ng k thu t chuy n ti p d li u DF K t qu phân tích hi u n ng h th ng đ d ng h th ng c tính toán thông qua thông s xác su t c hai d ng công th c t ng minh công th c x p x Trong đó, d a vào công th c x p x , có đ h th ng ho t đ ng c k t lu n quan tr ng ch đ SNR cao, đ l i phân t p h th ng ph thu c vào m c đ ch u nh h ng fading c a kênh có ch t l ng h n Ngoài ra, toán kh o sát v trí m chuy n ti p h th ng th c p nh m đ t đ c hi u n ng h th ng t i u đ c nghiên c u K t qu cho th y mô hình đ xu t s d ng k thu t chuy n ti p DF cho k t qu t t h n mô hình t ng t s d ng k thu t AF, đ Duong c ng s n m 2012 iii c đ xu t b i tác gi T Q Mô hình 2: Mô hình đ xu t mô hình h th ng nh n th c v i kênh th c p đa ch ng, ho t đ ng d i tác đ ng c a kênh n.i.i.d Rayleigh T mô hình 1, k thu t chuy n ti p DF đ Hi u n ng h th ng đ ng t c s d ng b i thi t b trung gian c phân tích c ba thông s : xác su t d ng h th ng, t l l i bit h th ng dung l ng ergodic Lu n án c ng ch ng minh r ng v i thông s thi t k ngo i tr k thu t chuy n ti p, h th ng s d ng k thu t DF cho dung l ng ergodic h th ng cao h n so v i h th ng s d ng AF Mô hình 3: Mô hình đ xu t s d ng k thu t u ch thích ng Tùy thu c vào ch t l ng môi tr ng truy n mà h th ng th c p l a ch n m c u ch phù h p (ho c không truy n) đ đ m b o r ng t l tín hi u nhi u t c th i c a h th ng không l n h n m t giá tr cho tr c (QoS đ nh tr c) Vì lý gi m thi u đ ph c t p ph n c ng h th ng th c p s d ng b u ch gi i u ch đa ch đ , k thu t AF đ c đ xu t thay k thu t DF Các tham s hi u n ng đánh giá hi u n ng c a h th ng th c p có s d ng u ch thích ng bao g m xác su t d ng h th ng, hi u su t ph t n t l l i bit trung bình Mô hình 4: Trong c ba mô hình tr c, kênh h i ti p đ c gi s hoàn h o, có ngh a không l i không tr Trong th c t , kênh truy n h i ti p có l i có tr Nh m nghiên c u s nh h ng c a kênh truy n có l i, lu n án kh o sát h th ng đa ch ng DF v i phân b kênh Nakagami-m t ng quát d ng n n, xác su t can nhi u gây b i h th ng th c p SU nh h ng đ n thi t b s c p thu PU đ thông s nh s ch ng, h s t l c kh o sát tu thu c theo ng quan gi a h s kênh truy n ng c a Hi u n ng c a h th ng th c p c ng đ c c kh o sát thông qua xác su t d ng h th ng Trong mô hình đ c đ xu t kh o sát lu n án, có th nh n th y ti m n ng c a vi c ng d ng c a mô hình vào th c ti n r t l n, đ c bi t vùng ph t n c n c p phát cho doanh nghi p vi n thông không tr ng Khi đó, m t doanh nghi p m i v a đ c thành l p có th thâm nh p th tr iv ng vi n thông b ng cách h p tác v i doanh nghi p đ vùng ph đ ng th i gi m đ c c p phát vùng ph t n, chia s c chi phí kinh doanh M c dù mô hình đ xu t minh ho đ c s c i thi n đáng k hi u n ng h th ng so v i mô hình kênh truy n tr c ti p, chúng v n có m t s gi i h n nh : h th ng ch ho t đ ng ch đ truy n bán song công, m i thi t b đ c trang b m t ng-ten, k thu t u ch s d ng M-QAM, công su t phát không b ràng bu c b i gi i h n ph n c ng Do đó, lu n án đ xu t h ng nghiên c u ti m n ng nh : mô hình đa ng-ten, áp d ng k thu t truy n song công, s d ng k thu t u ch khác nh M-PSK hay M-PAM, mô hình có s ràng bu c gi i h n công su t phát v ABSTRACT Along with the development of the hardware technologies, wireless communication proves its significant role in our social life However, one of the key problems is the shortage of valuable spectrum communications For solving the spectrum scarcity problem in wireless communications, cognitive radio (CR) proposed by Mitola is one of a new suitable solution, in which a lower priority user, also known as a cognitive user or secondary user (SU), has its permission to opportunistically use the white space of a licensed spectrum band allocated for primary user (PU) Based on spectrum accessing techniques, the cognitive models is divided into underlay and overlay models Having been analyzed in former literatures, the underlay approach is particularly interested in both academia and industry owing to its advantage on providing concurrent cognitive and non-cognitive communications In designing spectrum sharing underlay systems, with the aim not to harm the primary system PU, the fact that the transmitted power of the secondary system SU is bounded leads to its coverage to be reduced Consequently, its quality declines severely when the distance from the secondary transmitter to the secondary receiver is gigantic Multihop communication is a well-known technique to extend network coverage and to improve network data rate of wireless systems Recently, cognitive radio has also been considered as the radio platform for relaying networks Depending signal processing technique used at relay nodes, we can classify multihop communications as either decode-and-forward (DF) systems or amplify-and-forward (AF) systems Obviously, the former systems give better performance than the later because the DF technique does not amplify noise Several researches are devoted to study performance of AF and DF systems in terms of outage probability (OP), bit error rate (BER) and ergodic capacity under different assumptions for fading channels In underlay model, the increasing of number of hops makes both the delay increase and the ergodic capacity decrease Thus, it is difficult to find solution for the number of the optimal hops and the suitable distances to locate the equipment in realistic circumstance Besides, in a good transmit condition, we can robust the spectral vi efficiency by applying adaptive modulation techniques while still maintaining the QoS, especially in high signal to noise (SNR) regimes This thesis focuses on proposing new network models of multihop communications and studying their performances with the following aims: i/ Reduce the affect of the interference causing to the PUs by SUs; ii/ Strengthen the SUs’ performance; iii/ Enhance the SUs’ spectrum usage The system parameters to be studied compose of the Outage Probability OP, the Bit Error Rate BER and the Ergodic capacity Some key contributions of this thesis can be listed as below: Model 1: We deploy a performance analysis and study the optimal relay placement for cognitive spectrum-sharing dual-hop DF network over Nakagami-m channels The closed-form expressions for the exact and approximated OP are derived showing that the system diversity is determined by the fading severity of secondary links A solution for optimal relay placement is obtained, which significantly improves secondary network performance while adhering to the spectrum-sharing constraints The results show that our proposed model outperform with the AF system investigated by T.Q.Duong and et al in 2012 Model 2: We have investigated the performance of cognitive regenerative multi-hop relay networks using the underlay approach We have derived the closed-form expressions for the outage probability, BER, and ergodic capacity over i.n.d Rayleigh fading channels High SNR analysis for outage probability and bit error rate has been done to provide insights into system behaviors The numerical results show that under the interference constraints inflicted by primary network, the multi-hop transmission still offers a considerable gain as compared to direct transmission and thus makes it an attractive proposition for cognitive networks Model 3: We apply the adaptive modulation technique into the secondary system in order to increase the achievable spectral efficiency Depending on the channel condition, the transmitter and the relay reconfigure their vii parameters and choose the most suitable transmission mode under a defined BER per symbol constraint To reduce the hardware complexity, the AF is suggested to be used instead of DF Under Rayleigh fading channels, we are able to derive the closed-form expression of the occurrence probability, outage probability, bit error probability and achievable spectral efficiency of the system Numerous simulations are performed to verify the analytic results showing that by applying adaptive modulation, the achievable spectral efficiency of the system is much improved Model 4: In all three previous models, the feedback channels are assumed to be perfect with no errors or delay This last proposed model investigates the effect of imperfect feedback information to the primary user by using the interference probability Besides, the performance of the cognitive DF relay networks is invested by the outage probability in the general Nakagami-m fading scenarios Obviously, the potential applications of these models proposed above in real environment are immense, especially in case of run out of needed spectrum A new telecommunication company can deploy its business by reusing a licensed spectrum allocated to another company These two companies can co-operate to reduce their business expenditure Although the proposed models improve the system performance compared to the direct model, some assumptions used in our analysis may limit the potential abilities of these models Some suggested researches in the future might be concentrated to heightening the performance using multi-input multi-output technique, applying different modulation methods such as M-PSK or M-PAM instead of M-QAM, and investigating the upper bound of the transmitted power limited by hardware viii  f Pr  k  f  k  ∞  ∞   f >z =  ( x , y ) dx dy ∫   =y∫0=  x yz fk , fk   2 x+ y   mI ,k −1 − (1− ρ ) λ I ,k xy e   × ∞  ∞ mI ,k +1 mI ,k −1  ) (1 m Γ − λ ρ ρ ( )  dy I ,k I ,k = ∫ ∫  x yz  y 0= =  ρ xy   I  dx mk −1     (1 − ρ )λ  I ,k     ( 2x v i m c đích đ a ph (1 − ρ )λI ,k Th c hi n đ i bi n t = ∞ QM (α , β ) −∫ x ( x α ) = Marcum Q M , β  f [103, 104], Pr  k  f  k   fk  Pr  = z >  f   k  2  > z đ   M −1 (6.10) ng trình v d ng hàm  x2 + α  exp  I M −1 (α x )dx   đ c đ nh ngh a c bi u di n nh sau: y −   (1− ρ ) λI ,k e    Γ m λ mI ,k ρ mI ,k −1 ×   ( I ,k ) I ,k  mI ,k −1      mI ,k −1 t2  −  y ×  t  t (1 − ρ )λI ,k  e ×  dy  ∞          dt  ∫       2y  t = (1− ρ22y)zλ    I mI ,k −1  ρ t I ,k      (1 − ρ )λI ,k       ∞ ∫( ) y =0 ∞ = ) y mI ,k −1 − e ∫ Γ (m ) λ y =0 I ,k y λI , k mI , k I ,k K ti p, thay u =  2y yz QM  ρ ,  (1 − ρ )λI ,k (1 − ρ )λI ,k  y áp d ng ph (6.12), suy u ph i ch ng minh 84  dy  (6.11) ng trình (3) [105], ta đ c u   − mI ,k −1 λI ,k   × u e ∞   ∫u=0    du 2z QM  ρ (1 − ρ )λ u, (1 − ρ )λ u   I ,k I ,k     f Pr  k  f  k 2  > z =  Γ ( m I ,k ) λ I ,k m I , k  I , k mI , k −1  m I ,k + l   − ρ   z  =  ∑   l   + z + 1+ z  l =0    m l ×  ρ2  m I ,k + l + m I ,k + l + 4ρ   + F m , ; 1;    I ,k 2    2 + z ( ) 1 + z      m I ,k + l m I ,k + l +   m I ,k  4ρ  , ; m I ,k ;  F1  −    + m l 2 + z ( ) I k ,       ( T (6.12), ta nh n xét Pr f k nh h (6.12) ) fk > z hàm ph thu c vào ba thông s g m b c ng b i kênh fading mI ,k , h s t ng quan ρ ng ng t i đa can nhi u z nh ng l i không ph thu c vào tr trung bình công su t c a kênh can nhi u λI ,k K t qu r t quan tr ng toán thi t k h th ng ( ta vi t l i Pr f k ) fk > z nh sau ( Pr f k B thu n ti n, chúng ) fk > z ≡ Ψ ( mI ,k , ρ , z ) (6.13) c k ti p, v i (6.9), th c hi n tính PI V i m c đích t p trung vào kh o sát nh h ng c a h s t ng quan ρ lên PI mà không m t tính t ng quát, gi s r ng mI ,= mD ,= m, ∀k Thay z = công th c (6.9) s d ng [72, k k 0.112], k t h p v i công th c tính PI (6.8) , đ  f Pr  k PI = ∑  f k = =  k K 2  k −1   f  > 1 ∏ Pr  < 1    f      = − (1 − Ψ ( m, ρ ,1) ) Trong tr h ng h p đ c bi t, tr K (6.14) ng h p m = ng v i mô hình kênh truy n ch u nh ng c a phân b Rayleigh Sau m t vài phép tính toán, ta đ c c 85 K 1 PI = −k = 1∀ K , ∑ k =1 T (6.15), ta nh n xét tr ρ (6.15) ng h p kênh truy n ch u nh h PI không ph thu c vào h s t ng quan ρ ng fading n ng nh t, c bi t, s ch ng t ng, PI s t ng t giá tr 0.5 ti n đ n K t qu phân tích hoàn toàn phù h p v i tài li u [18] T (6.14), nh n xét vi c ph thu c vào h s t ng quan b c nh ng fading, PI ph thu c vào s ch ng c a h th ng th c p h 6.2.2 Xác su t d ng h th ng th c p T ng t mô hình đ xu t CH thông s xác su t d ng h th ng đ đ m b o tiêu chí QoS đ nh tr NG 4, v i h th ng s c p K ch ng, c đ nh ngh a x y ch t l ng đ u cu i không c C th , lu n án này, s d ng giá tr t c th i t s tín hi u nhi u đ u cu i γ Σ m t tiêu chu n V i m t ng l ng cho tr γ th Ng c γ th , h th ng đ c xác đ nh đ t ch t l c l i, h th ng th c p đ toán h c tính OP đ ng γ Σ không nh h n c xem nh không đ t ch t l h th ng s c p OP g m K ch ng đ ng ch t ng Xác su t d ng c đ nh ngh a xác su t γ Σ < γ th Công th c c mô t nh sau [24] = OP Pr (γ Σ < γ th ) K ∏ −= − 1 Fγ k (γ th )  (6.16) k =1 xác đ nh đ CH c OP, ta c n xác đ nh Fγ k (γ th ) , ph ng pháp th c hi n t ng t NG 4, ta có ∞ I = Fγ k (γ )